ETIM 2018: Die Zukunft der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen

ETIM 2018: Die Zukunft der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen

Die künstliche Intelligenz boomt auch im medizinischen Bereich. In der Radiologie kann sie zu verbesserten Arbeitsabläufen führen und Ärzte durch die Aufbereitung von Bildern unterstützen.

  • Datum:
    23.03.2018
  • Autor:
    ska/aca
  • Sprecher:
    Dr. med. Mathias Goyen
  • Quelle:
    ETIM 2018

Wandel auf allen Ebenen im Gesundheitssystem

Das Gesundheitssystem befindet sich in einem Wandel. Darauf ging Professor Dr. med. Mathias Goyen, Chief Medical Officer Europe von GE Healthcare, in seinem Vortrag beim ETIM-Kongress 2018 ein.

Dieser Wandel vollzieht sich Goyen zufolge auf allen Ebenen des Gesundheitswesens. So beteiligen sich die Patienten zum Beispiel aktiver an ihrer Gesundheitsversorgung. Auch die Radiologen entwickeln ein neues Bewusstsein. In der Vergangenheit sind sie sehr technologieorientiert gewesen. So hat es Radiologen gegeben, die sich auf MRT oder CT spezialisiert hatten. Mittlerweile sind Radiologen eher krankheitsorientiert aufgestellt. Es gibt nun Neuroradiologen oder pädiatrische Neurologen. Auch bei den Kostenträgern ändern sich laut Goyen die Anforderungen. Sie beginnen damit, eher nach dem Behandlungsergebnis zu bezahlen anstatt für einzelne Leistungen. „Auch wenn es derzeit noch Fragen dazu gibt, wie dieses Behandlungsergebnis am Ende gemessen werden soll, hat der Wandel hin zur wertbasierten Medizin bereits begonnen“, sagte Goyen.

Künstliche Intelligenz hat großes Potenzial

Die Medizin der Zukunft wird nach Ansicht von Goyen patientenzentriert, wertbasiert und datengetrieben sein. So hat die Zahl der wissenschaftlichen Veröffentlichungen im Bereich künstliche Intelligenz und Deep Learning in den letzten Jahren fast exponentiell zugenommen. Es gibt eine wachsende Anzahl an Start-ups, die Dienstleistungen für künstliche Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen anbieten. Man rechnet damit, dass der Gesamtumsatz der Unternehmen, die KI im Gesundheitsbereich anbieten, bis zum Jahr 2021 auf 6,6 Milliarden Dollar ansteigt. Goyen wies darauf hin, dass Deep Learning einen großen Anteil an dieser Entwicklung hat, da es die Präzision von maschinellem Lernen sehr schnell erhöht hat. Als Basis für maschinelles Lernen und Deep Learning sind gute und kuratierte Daten notwendig. „Deren Annotation spielt eine wichtige Rolle und macht einen großen Teil der Arbeit bei Projekten im KI-Bereich aus“, betonte Goyen.

Auch GE Healthcare ist laut Goyen im Bereich der künstlichen Intelligenz tätig. So wird hier derzeit an einer „Health Cloud“ gearbeitet. „Diese wird in Zukunft öffentlich zugänglich sein und kann beispielsweise für die Entwicklung von Apps genutzt werden“, erklärte Goyen.

Verbesserung von Arbeitsabläufen in der Radiologie

Künstliche Intelligenz ist auch ein nützliches Werkzeug, um Arbeitsabläufe zu verbessern. Sie kann für eine optimale Auslastung von Geräten auch in der Radiologie sorgen. Hierfür wird unter anderem das aus der Luftfahrt stammende Konzept des „Digital Twin“ (digitaler Zwilling) verwendet. In der Luftfahrt wird beispielsweise von einem Triebwerk eine digitale Kopie erstellt, die verschiedenste Daten aus dem physisch vorhandenen Triebwerk erhält. Mithilfe dieser Daten und der Anwendung von KI können die Belastungen des physisch vorhandenen Triebwerks in seinem digitalen Zwilling simuliert werden. An der digitalen Kopie kann dann beispielsweise festgestellt werden, wann das Triebwerk gewartet werden soll. Im medizinischen Bereich wird diese Technologie beispielsweise bei Scannern eingesetzt. Dadurch kann eine rechtzeitige Wartung sichergestellt werden. Lange Ausfallzeiten durch defekte Geräte können so vermieden werden.

Laut Goyen soll KI künftig auch in der Software von Scannern zum Einsatz kommen. Dadurch können beispielsweise Artefakte bereits während der Bildakquisition erkannt werden und nicht erst bei der Auswertung der Aufnahme. Die Aufnahme kann dadurch rechtzeitig korrigiert werden. Des Weiteren können Bilder beispielsweise durch Annotationen so vorbereitet werden, dass eine schnellere Diagnostik ermöglicht wird.

Die Medizin der Zukunft wird präziser

Die Zukunft sieht Goyen in einer „precision health“, also einer Präzisionsmedizin, bei der stets die richtigen Maßnahmen zur richtigen Zeit ergriffen werden. Diese Präzisionsmedizin umfasst laut Goyen drei Kernbereiche:

  • Präzise Diagnostik
  • Präzise Therapeutika
  • Präzise Kontrolle

„Im Bereich der Diagnostik ist ein erster Schritt die Integration von In-vivo- und In-vitro-Daten, die heutzutage noch oft separat betrachtet werden“, erklärte Goyen. Im Bereich der Chirurgie ist es schon heute möglich, schwierige Eingriffe an Modellen des Patienten zu üben, die beispielsweise über 3D-Druck erstellt worden sind.

FAZIT

„Ich gehe davon aus, dass bis 2025 jedes radiologische Bild von einer KI vorverarbeitet wird“, fasste Goyen zusammen. KI wird seiner Ansicht nach nicht der bessere Arzt sein, aber gute Ärzte zu besseren Ärzten machen.